語学版　ドン引きの話題はこちら

スレの中でドン引きな話題になったと気づいたとき
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まんこが痒い。まんこが。

>>2
おまえ、女か？
いきなり、ドン引き。　　

誤　　語学版

正　　外国語（英語除く）板


最近では「板」（いた）を「版」と間違える奴は珍しい。

>>4
＞ 最近では「板」（いた）を「版」と間違える奴は珍しい。

いやあん、わじゃーとですのにおわかりになりませんでしたこと？

（　゜Д゜）奪おー

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　　　　　　　　　　　　|　　　ﾉ　　|　　>>1 糞スレ立てんな、蛆虫、氏ね
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　(ﾟ�听)o　　_／　　　　　　　　　 }　，･.’､　　　ﾟ
　　ｂ ヽ-‐" ＿＿＿__＼　　　 ノ　．∴｡　・
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ベクトル量子化圧縮とは
量子化というと、スカラー量子化を意味していて、
値の精度を落として大雑把な区間にわけることです。
ベクトル量子化は、多次元量の空間を分けることです。
さらに、適応的ベクトル量子化は、等分に賽の目切りにするのではなく、
元のデータの分布に応じて代表ベクトルに置き換えたときの誤差が
少なくなるように最適な代表ベクトルをもとめることです。
多次元データをクラスタリングして、領域内の誤差を無視することで、
圧縮ができます。
具体例で言えば、256*256サイズのフルカラー画像を、
4*4のサイズの4K個の小さなブロックに分けて、
似たブロックをまとめて256種類にすることで１ブロックの48byte分の画像を、
1byteで表現できます。もちろん、256種類の代表ブロック自体は別に送る必要が
ありますが、画像のサイズが大きくなれば、コードブックの比率は減ります。
似た微小ブロックをひとまとめにして１度だけ送って後はコード番号だけを
送るということですから、似た画像の出現確率が多くなる大きな
画像程圧縮しやすくなります。また、画像が十分大きければ、ブロックサイズが
大きくなるほど、コードテーブルの比率が減ってサイズがちいさくなります。
JPEGなどのDCT系の圧縮と比べると、展開が簡単で、コードが小さく軽い処理で
済むというメリットがあります。ただし、圧縮には時間がかかります。

減色の場合は、rgbの3byteを1byteにするわけで、３次元のベクトル量子化圧縮といえます。
パレットがコードブックに相当します。

アルゴリズムの立場から一般化して見ると、計算幾何学の地理的最適化問題と同じになります。
また、パターン認識の分野であれば、多次元データのクラスタリングということになります。

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　||| lll　|　|　 　 人　　ガラッ
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　　　　 ＼＼(　・∀・ )　＜　おやじ！冷やしうんこ下痢だくで！
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１０ =  dis (fr)

onse

duze

http://academy6.2ch.net/test/read.cgi/gogaku/1167490184/

quatorze は、つづりが難しい。

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